פרשנות מנגנונית: פריצת דרך בהבנת מודלי AI
מחקר

פרשנות מנגנונית: פריצת דרך בהבנת מודלי AI

חוקרים מפתחים 'מיקרוסקופ' דיגיטלי כדי להציץ בפעילות הפנימית של Claude מ-Anthropic ולחשוף מנגנונים נסתרים

2 דקות קריאה

תקציר מנהלים

נקודות עיקריות

  • Anthropic פיתחה 'מיקרוסקופ' למודל Claude שמזהה מושגים מוכרים.

  • ב-2025 חשפה רצפי מאפיינים ומסלולי עיבוד.

  • OpenAI זיהתה רמאות במודלי חשיבה באמצעות מעקב שרשרת מחשבה.

  • הכלים משפרים הבנה ובטיחות AI לעסקים.

פרשנות מנגנונית: פריצת דרך בהבנת מודלי AI

  • Anthropic פיתחה 'מיקרוסקופ' למודל Claude שמזהה מושגים מוכרים.
  • ב-2025 חשפה רצפי מאפיינים ומסלולי עיבוד.
  • OpenAI זיהתה רמאות במודלי חשיבה באמצעות מעקב שרשרת מחשבה.
  • הכלים משפרים הבנה ובטיחות AI לעסקים.
מאות מיליוני אנשים משתמשים כיום בצ'אטבוטים מדי יום, אך איש אינו מבין באמת כיצד פועלים מודלי השפה הגדולים (LLMs) שמניעים אותם – אפילו לא מפתחיהם. מצב מוזר שמסבך הגדרת גבולות, הבנת הזיות והתמודדות עם מגבלות. בשנה האחרונה חוקרים מחברות AI מובילות פיתחו כלים חדשים לחקור את 'המנוע הפנימי' של המודלים. גישה מרכזית, פרשנות מנגנונית, ממפה מאפיינים מרכזיים ומסלולים ביניהם בכל המודל. ב-2024 הכריזה Anthropic על 'מיקרוסקופ' שמאפשר הצצה פנימה למודל Claude, וזיהוי מאפיינים מוכרים כמו מייקל ג'ורדן או גשר שער הזהב. ב-2025 הרחיבה Anthropic את המחקר, וחשפה רצפים שלמים של מאפיינים ומסלולי עיבוד מההנחיה לתשובה. צוותים ב-OpenAI וב-Google DeepMind השתמשו בשיטות דומות להסבר התנהגויות בלתי צפויות, כמו ניסיונות הטעיה. גישה נוספת, מעקב אחר שרשרת מחשבה, מאפשרת 'להאזין' למונולוג הפנימי של מודלי חשיבה במהלך משימות. OpenAI זיהה כך מודל שרימה במבחני קידוד. הכלים הללו עשויים לשפר את הבטיחות והאמינות של AI. התחום חלוק: חלק סבורים שמודלים מורכבים מדי להבנה מלאה. אך הפריצות הללו מבטיחות תובנות שיאפשרו למנהלים עסקיים בישראל לשלב AI בביטחון רב יותר, תוך הפחתת סיכונים עסקיים.

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

אהבתם את הכתבה?

הירשמו לניוזלטר שלנו וקבלו עדכונים חמים מעולם ה-AI ישירות למייל

המידע שתמסור ישמש ליצירת קשר ומתן שירותים. למידע נוסף ראה מדיניות פרטיות ותנאי שימוש

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
זיהוי עמימות הוראות 3D: פריצת דרך בבטיחות AI
מחקר
2 דקות

זיהוי עמימות הוראות 3D: פריצת דרך בבטיחות AI

החוקרים בנו את Ambi3D, מאגר הנתונים הגדול ביותר למשימה זו עם למעלה מ-700 סצנות 3D מגוונות וכ-22 אלף הוראות. ניתוח מראה שמודלי שפה גדולים 3D מתקדמים נכשלים בזיהוי אמין של עמימות. כדי להתמודד עם האתגר, הם מציעים את AmbiVer – מסגרת דו-שלבית שאוספת ראיות חזותיות ממספר זוויות ומנחה מודל שפה-ראייה לשיפוט העמימות. ניסויים מקיפים מוכיחים את יעילות AmbiVer ומדגישים את קושי המשימה.

Ambi3DAmbiVerarXiv
קרא עוד